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我试图通过将最后两列的浮点值小于1.0的值设为较小的子值来过滤df。b = np.array([[10.0,2.0,3.0,7.0], [10.0,99.0,20.0,63.0], [0.5,99.0,20.0,63.0] ])
0 NaN NaN 0
浏览 16提问于2020-09-23得票数 1
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我所做的所有研究都指出，使用loc作为通过cols (S)值对数据进行过滤的方法，今天我正在阅读，我通过测试的示例发现，在按其值过滤cols时，并不真正需要loc：df = pd.DataFrame(np.arange(0, 20, 0.5).reshape(8, 5), columns=['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])
df.loc[df['a']
浏览 0提问于2018-11-14得票数 19
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从pandas数据帧中，我需要根据应用于数据帧的两列的条件删除特定的行。6 1.499040 0.195022 0.387194 0.952725
7 -0.923592 -1.394025 -0.623201 -0.738013 我需要删除一些column 1和columns
浏览 13提问于2019-05-08得票数 1
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d1=df.loc[(df.Age<50) & (df.Age>10)]d1 == d2当我使用loc和iloc过滤数据时，输出也不同：
d1.iloc[[100], :]提到这个，Lev说loc包含了开始和停
浏览 15提问于2021-06-13得票数 0
我想用ID、weekday和NaN匹配的另一个dataframe中的值更新mergeAllGB.Intensity列的hour值。
浏览 2提问于2017-03-15得票数 3
如何在下面的代码中使用比较运算符(>和<)可迭代。我希望先按>百分比过滤数据，然后再按<百分比进行过滤？percentage_list = [-1,-0.5,0,0.5,1]
for percentage in percentage_list:
final_df= pd.read_csv('D:\\2nd Set 9th Jan\\Long_every_5_minutes.csv&#
浏览 5提问于2022-01-14得票数 -2
在我试图填充的df中有17k行，但在我试图填充的df中只有1500行，并且一直在接收错误，"ValueError:只能比较相同标记的Series对象“。显然，我使用的是比较运算符'==‘，根据错误代码，这就是我要出错的地方，但是我不知道如何解决这个问题。有人有什么建议吗？df1['score'] = df1.where(df1.Date == df2.Date, df<
浏览 1提问于2022-05-31得票数 0
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WHERE invoiceID = @invoiceID 就像我有好经验 带过滤索引一样因此，我希望有以下过滤索引： WHERE (notCountedInTotal IN (nu
浏览 0提问于2018-05-22得票数 0
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如果end_date为Nan或end_date大于当前日期，我将尝试根据以下条件过滤数据帧。我到底该怎么做呢？我使用下面的代码，我知道| and &运算符是级数运算符。end_series = ((~df.end_date.notna()) | (df.end_date > datetime.datetime.utcnow().date()))
new_df = df[(df.column1 > 0) &
浏览 4提问于2020-08-01得票数 0
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0.1,0.5,0.2,0.6,0.15,0.43,0.13,0.59]), ]#print(df)y = df['B']
plt.plot(
浏览 18提问于2019-03-05得票数 2
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], 'a': [10, 8, 6], 'b': [4, 2, 6],}
现在我要做的是，根据列"b“的值过滤这些数据，如下所示：new_df1 = data_frame[data_frame['b']==4]
我想要做的，而
浏览 1提问于2022-02-10得票数 0
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我希望能够有两个相同的轴同时为熊猫DataFrame的列索引。索引中的对象将是不同类型的，一种枚举和一种字符串，因此这两种类型都可以用于索引而不会有歧义。目标是每个列都应该有一个名称和一个可索引的列类型。我希望能够在同一个DataFrame上执行以下两个索引操作： df['NAME']
df[MyType.FirstName] # MyType is an Enum 我还没有找到任何明显的方法来做到这一点
浏览 12提问于2019-05-22得票数 0
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我有一个数据帧df，它有多列。有一列说的是数量。所以它可以被称为df‘’amount‘。用户需要根据他从前端传递的标准来查看其数据。让我们假设他传递了'>=‘，并且我将这个运算符存储在一个变量(比如operator_var1)中。假设他还通过了一个数量值阈值(例如amount_threshold)，我们需要显示基于运算符和阈值的过滤数据帧，例如 df = df[(df['amount
浏览 8提问于2021-08-15得票数 1
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pandas中的大多数操作都可以通过运算符链(groupby、aggregate、apply等)来完成，但我发现筛选行的唯一方法是通过普通的括号索引这并不吸引人，因为它要求我将df赋值给一个变量，然后才能过滤它的值。df_filtered = df.mask(lambda x: x['column'] == val
浏览 7提问于2012-08-09得票数 393
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通过执行以下操作，我可以根据数组字段中是否存在特定值来过滤Spark dataframe (在PySpark中)：有没有一种方法可以获得数组中找到项的位置的索引
浏览 1提问于2018-12-13得票数 5
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print(df.groupby(df['Distributor'])['Tickets Sold'].sum())
20th Century Fox
浏览 0提问于2019-05-01得票数 3
我需要使用两列中的值来过滤/子集数据帧，以删除它们。在示例中，我希望保留复制"1“和处理"a”的所有不等于(!=)的行。然而，子集和过滤器函数都会删除所有的复制1和所有处理a。我可以通过使用哪个然后索引来解决它，但这不是使用管道运算符的最好方法。你知道为什么当两个条件都为真时，过滤器/子集不过滤吗？#Create example dataframe
replicate = rep(c(1:3),
浏览 0提问于2017-11-09得票数 4
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我一直在使用带有过滤器插件的DataTables jQuery插件，它非常棒。但是，我想知道是否可以在筛选器输入的表底部的值之前使用比较运算符(例如'<' '>' or '<>')逐行过滤表列。可以使用接受最大值和最小值的输入字段按范围进行筛选。但是，我想放弃添加两个额外的输入字段，并以某种方式解析本列的输入。> 20 great
浏览 0提问于2011-03-07得票数 15
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相对来说，我对蟒蛇和熊猫比较陌生，所以我可能对所有的可能性都不太了解，我很想知道如何解决以下问题： Jan Feb Mar Apr i jb 120 130 90 100 3 0.7我想要构造一个列，该列根据df['i']使用索引，然后将所选列中的值与df['
浏览 1提问于2020-03-17得票数 3
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